ਹਰ ਕੰਸੈਪਟ ‘ਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਨੂੰ ਸਮਝ ਕੇ ਔਖੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ

ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਜੋੜ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ ਤਾਂ ਕੋਈ ਗੁਣਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ। ਗਣਿਤ ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਹਨ। ਸਿਖਿਆਰਥੀ ਜੋ ਇੱਕ ਸੰਕਲਪ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਿੱਟੇ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਲੱਭ ਲੈਂਦਾ ਹੈ। ਐਮਬੀਬੇ ਦਾ ਮੁੱਖ ਟੀਚਾ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀ ਗਿਆਨ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣ ਕੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਿਖਲਾਈ ਹੈ। ਗਿਆਨ ਅਵਸਥਾ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨਾ ਸੰਕਲਪ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਕੇ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਵੀਡੀਓ ਦੇਖਣ, ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰਨ, ਟੈਸਟ ਲੈਣ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਟੈਸਟ ਫੀਡਬੈਕ ਦੇਖਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ‘ਸੰਕਲਪ ਨਿਪੁੰਨਤਾ’ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲਿੰਗ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੇ ਇੱਕ ਸੰਕਲਪ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕੀਤੀ ਹੈ।

ਮਾਡਲਿੰਗ ‘ਸੰਕਲਪ ਨਿਪੁੰਨਤਾ’ ਸੁਭਾਵਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮਝ ਦੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖ ਕਿਵੇਂ ਗਿਆਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਗਿਆਨ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਨਾਲ ਹੀ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ ਕਾਫੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸ ਕਮੀ ਕਾਰਨ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀਆਂ ਖੂਬੀਆਂ ਅਤੇ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਦੀ ਗਲਤ ਪਛਾਣ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਜੇਕਰ ਸਿਰਫ਼ 1s ਅਤੇ 0s ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਸਨ ਕਿ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਕਿੰਨਾ ਸਫਲ ਹੋਵੇਗਾ, ਤਾਂ ਕੋਈ ਵੀ ਸਫਲ ਵਿਅਕਤੀ ਸਕੂਲ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਕਈ ਮਾਪਾਂ ਵਿੱਚ ਗਿਆਨ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਲਰਨ: ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੰਕਲਪ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਵੱਲ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਹੈ ਇਸਨੂੰ ਸਮਝਣਾ। ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੇ ਮਾਨਸਿਕ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਕੁਝ ਵੀ ਨਹੀਂ ਪਛਾੜਦਾ। Embibe ਦੀ ‘ਲਰਨ’ ਵਿੱਚ ਦੁਨੀਆ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ 3D ਇਮਰਸਿਵ ਸਮੱਗਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸੰਕਲਪਾਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਕੇ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਤਜਰਬਾ 74,000+ ਸੰਕਲਪਾਂ ਅਤੇ 2,03,000+ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਿਆਪਕ ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ ਦੀ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਨੀਂਹ ‘ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। Embibe ਨੇ 74,000+ ਸੰਕਲਪਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਦੀ ਸਿੱਖਿਆ ਦੇ ਨਾਲ ਆਪਣੀ ਸਾਰੀ ਸਿੱਖਣ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਗ੍ਰੇਡਾਂ, ਪ੍ਰੀਖਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਟੀਚਿਆਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤਕਰਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਪ੍ਰੈਕਟਿਸ: ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ ਅਭਿਆਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹੀ ਗੱਲ ‘ਸੰਕਲਪ ਮਹਾਰਤ’ ਲਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। Embibe ਦੀ ‘ਪ੍ਰੈਕਟਿਸ’ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵਿੱਚ 1,400 ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਿਤਾਬਾਂ ਦੇ ਅਧਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਪੈਕ ਕੀਤੇ 10 ਲੱਖ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਯੂਨਿਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲ ਅਭਿਆਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਡੂੰਘੇ ਗਿਆਨ ਟਰੇਸਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਹਰੇਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਲਈ ਅਭਿਆਸ ਮਾਰਗਾਂ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਬਣਾ ਕੇ ‘ਪ੍ਰੈਕਟਿਸ’ ਨੂੰ ਹੋਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਟੈਂਪਲੇਟਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇਹ ਰਨ-ਟਾਈਮ ‘ਤੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਵਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਫਾਰਿਸ਼ ਇੰਜਣ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਅਤੇ ਸੰਕੇਤਾਂ ਰਾਹੀਂ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਮਦਦ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਕਿਸੇ ਸਵਾਲ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਧਾਰਨਾ ਜਾਂ ਯੋਗਤਾ ਨਾਲ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ‘ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ ਸਹੀ’, ‘ਸੰਪੂਰਨ ਕੋਸ਼ਿਸ਼’, ‘ਓਵਰਟਾਈਮ ਸਹੀ’, ‘ਬਰਬਾਦ ਕੋਸ਼ਿਸ਼’, ‘ਗਲਤ ਕੋਸ਼ਿਸ਼’, ਅਤੇ ‘ਓਵਰਟਾਈਮ ਗਲਤ ਕੋਸ਼ਿਸ਼’ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਰੇਕ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਨਿਰੰਤਰ ਫੀਡਬੈਕ ਸਿਖਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਅਤੇ ਸੁਚੇਤ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।

ਟੈਸਟ: Embibe ਟੈਸਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਦੇ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਦੇ ਹਰ ਪੜਾਅ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਟੈਸਟ ਫੀਡਬੈਕ ਵੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰਕ ਪਾੜੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Embibe ਦੇ AI ‘ਚੈਪਟਰਜ਼ ਯੂ ਗੌਟ ਰਾਈਟ’, ‘ਚੈਪਟਰਜ਼ ਯੂ ਗੌਟ ਰਾਂਗ’ ਅਤੇ ‘ਚੈਪਟਰਜ਼ ਯੂ ਡਿਡ ਨਾਟ ਅਟਮੇਪਟ’ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਪਣੇ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਦੇ ਸਕੋਰ ਦੀ ਵੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਸੰਕਲਪਿਕ, ਵਿਹਾਰਕ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ‘ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

Embibe ਵਿਖੇ, ਕੰਸੈਪਟ ਮੁਹਾਰਤ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਇੰਜਣ ਦੇ ਸਾਰ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਵਿਵਸਥਾ ਕਿਸੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੇ ਕੰਸੈਪਟ ਮੁਹਾਰਤ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ  65K+ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜੁੜੇ ਕੰਸੈਪਟ ਨਾਲ Embibe ਦੇ ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ ਵਿਵਸਥਾ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਮੂਲ ਕੰਸੈਪਟਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਕੋਲ ਆਪਣੇ ਟੀਚੇ ਲਈ ਆਪਣੀ ਮੌਜੂਦਾ ਕੰਸੈਪਟ ਮੁਹਾਰਤ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਬਲੂਮ ਦੀ ਟੈਕਸੋਨੋਮੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਲੱਗ ਕਰਨ ਸਿੱਖਿਆ ਲਈ ਇੱਕ ਹੋਰ ਆਯਾਮ ਜੋੜਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਲਈ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਮੁਸ਼ਕਿਲ-ਪੱਧਰ ਨਾਲ ਟੈਗ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਅਸੀਂ ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ, ਬਲੂਮ ਦੀ ਟੈਕਸੋਨੋਮੀ, ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਪੱਧਰ, ਅਤੇ ਪਿਛਲੇ ਅੱਠ ਸਾਲਾਂ ਦੌਰਾਨ ਇਕੱਠੀਆਂ ਕੀਤੀਆਂ ਅਰਬਾਂ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੇ ਆਯਾਮਾਂ ਵਜੋਂ ਲੁਕਵੇਂ ਪਰਿਵਰਤਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੰਸੈਪਟ ਮੁਹਾਰਤ ਨੂੰ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦਾ ਹੱਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।